Salesforce-CRM: Details zum autonomen KI-Kundendienst

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Ein großer Teil der Büroarbeit besteht aus wiederkehrenden Tätigkeiten, und darin steckt eine Menge Optimierungspotenzial, findet der CRM-Anbieter Salesforce. Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLM) übernehmen bereits einfache Schreibaufgaben, etwa einen Text zusammenzufassen. Künftig sollen LLMs alle E-Commerce-Bereiche aktiver als bisher unterstützen, beispielsweise um Produktanfragen oder Garantiefälle von Kunden zu bearbeiten. Kürzlich stellte Salesforce die KI-Plattform Agentforce vor. Auf der Hauskonferenz Dreamforce in San Francisco gab Salesforce-CEO Marc Benioff Einblicke, wie das aussehen soll.

Benioff verglich seine neue KI mit selbstfahrenden Autos und verteilte dabei gleich eine Spitze an die Konkurrenz: Statt nur als Copilot auf dem Beifahrersitz zu assistieren, nutzt die Agentforce Kundendaten, um selbstständig innerhalb der ihr gesetzten Grenzen Entscheidungen zu treffen. Die erste Welle künstlicher Intelligenz erstellte Prognosen, die zweite assistiert bei allerlei Aufgaben und nun sei die Zeit für die dritte Generation angebrochen.

Um im Bild zu bleiben: Die KI setzt sich dabei hinters Lenkrad, um beispielsweise eine Bestellung aufzugeben, ohne dass ein Mitarbeiter die Aktion absegnet. Darin steckt allerdings auch ein großes Risiko, denn generative KI hat bekanntlich eine Tendenz zu halluzinieren, also fehlerhafte, irrationale Antworten auszuspucken.

Damit Agentforce nicht 10.000 T-Shirts an einen Kunden verschicken kann, sind ihr gewisse Grenzen gesetzt, etwa maximal fünf Artikel zu bestellen. Das minimiert im Schadensfall das Haftungsrisiko. Die aus Einstein Copilot hervorgegangene KI Agentforce soll zwar laut Salesforce kaum halluzinieren. Benioff sprach in der Keynote von "low hallucination". Aber uneingeschränkt vertraut man ihr offenbar nicht.

Salesforce bietet eine Reihe fertiger Agenten an, die Standardaufgaben erledigen sollen. Dafür arbeitet Salesforce mit Nvidia, Google und IBM zusammen. "Ihr müsst kein eigenes LLM aufbauen", verspricht Benioff. Eigene KI-Helfer entstehen über natürlichsprachliche Eingabe.

KI hilft in Vertrieb und Marketing

Die einzelnen KI-Agenten definieren sich durch eine Handvoll Eigenschaften: ihre Rolle, beispielsweise Bestellanfragen zu bearbeiten, die Daten und APIs, auf die sie zugreifen dürfen, ihren Handlungsrahmen und dessen Grenzen sowie in welcher Abteilung sie tätig sind.

Sie stehen unter anderem für Kundendienst, Vertrieb und Marketing zur Verfügung. Manche wenden sich direkt an die Endkunden, andere an die Mitarbeiter im Unternehmen.

Die Agenten in der Praxis

Im Kundendienst sollen kostenpflichtige Service-Agenten trockene Anruf-Bots ersetzen, bei denen man am Ende doch lieber die 3 drückt, um mit einem Mitarbeiter zu sprechen. So ein Service-Agent kann beispielsweise helfen, wenn ein Kunde einen gekauften Artikel umtauschen will, Bestellnummer und -status abfragen und die Bestellung ändern. Dafür greift er auf die bisherige Einkaufshistorie des Kunden zu.

Der Commerce-Agent begleitet Endkunden beim Online-Einkauf, beantwortet Fragen zur Produktpalette und schlägt passende Artikel vor, beispielsweise die passende Aufhängung zu einem Solarmodul. Anders als menschliche Kundendienstmitarbeiter versprechen die KI-Agenten rund um die Uhr und immer geduldig bereitzustehen.

Der "Campaign Optimizer" nutzt künstliche Intelligenz, um personalisierte Marketingkampagnen auf die Beine zu stellen. Der "Sales Coach" spielt mit einem Vertriebler ein Rollenspiel durch. Dabei nimmt er auf Grundlage der CRM-Daten die Kundenrolle ein. Das soll helfen, eine stabile Kundenbeziehung aufzubauen. Mit Plattformagenten entstehen wiederum neue, benutzerdefinierte Agenten.

Die Intelligenz im Hintergrund

Dahinter arbeitet die sogenannte "Atlas Reasoning Engine", das Gehirn dieser Agenten. Die künstliche Intelligenz setzt strukturierte und unstrukturierte Unternehmensdaten über die Agenten in Arbeitsschritte um.

Im "Agent Builder" können Nutzer eigene Agenten ohne oder mit geringem Programmieraufwand erstellen. Er lehnt sich an den schon vorhandenen "Prompt Builder" an. Im Agent Builder spielt die Atlas-Engine den Input und Output eines Nutzer-Chats zur Kontrolle in Form von Code aus. Anders als herkömmliche Chatbots benötigen die KI-Agenten keinen Dialogbaum.

So lassen sich Arbeitsabläufe für generelle Anfragen, Preisverhandlungen oder die Bearbeitung von Garantieansprüchen definieren. Dafür legt man einen Titel und einen Avatar fest, beispielsweise das Bild des Salesforce-Maskottchens Einstein, ergänzt Bibliotheken, auf die der Agent zugreifen darf und beschreibt seine Aufgabe. Alle nötigen Bausteine gibt man in natürlicher Sprache ein. Stehen sie fest, findet die KI laut Hersteller selbst heraus, was zu tun ist.

Preise und Verfügbarkeit

Agentforce für Kundendienst und Vertrieb soll Ende Oktober 2024 erscheinen. Einige Komponenten der Atlas Reasoning Engine will Salesforce erst im Februar 2025 veröffentlichen. Die Preise beginnen bei 2 US-Dollar pro Unterhaltung mit einem Agenten.

Transparenzhinweis: Der Autor wurde von Salesforce zur Dreamforce in San Francisco eingeladen. Salesforce hat die Reisekosten übernommen. Vorgaben zur Art und zum Umfang unserer Berichterstattung gab es nicht.

(akr)